改善をうまく回せることが成果に直結することを考えると、成功した要素の中に「再現性」が見えるかどうかが重要です。逆に、たとえ数字として大きな成果が出ても、その要因が偶然や一時的な条件、特定の人の力量によるものだった場合、次の改善につなげにくいものです。

つまり、再現性に基づいて改善施策を回していくうえでは、何を重視するかの判断が大切なのはもちろんですが、”何を見ないか”にこだわることも大切です。

1日や1週の数字には、サンプルが少ないがゆえの揺らぎが大きく含まれています。月曜朝の接続率が低かった、特定のオペレーターが休んだ日の数字が落ちた、ある日だけアポが連続して取れた―。

その日の在席率や個人のコンディション、たまたまの組み合わせで簡単に数字が振れます。偶発的な揺らぎに反応して施策判断を変えていると、本質を見誤りかねません。

成果が出ても、外部要因の影響が大きいと継続は期待できません。

例えば、新しい補助金制度の開始で対象業界からの問い合わせが急増した場合、この業界へのアプローチを試みること自体は正しい判断です。ただ、その数字を「実力値」として基準化してしまうと、駆け込み需要が一巡してからは、同じ水準を求めて現場を疲弊させることになりかねません。特定の条件下で出た成果の評価を見誤ると、その後の停滞時のアクションが的外れになることがあります。

属人性が高く成果を再現できないケースもあります。特定のオペレーターの切り返しトークが際立った効果を挙げていることが分かったとします。そのフレーズをマニュアル化して全員のスクリプトに組み込めば成果につながると考えがちですが、実際はそれほど単純ではありません。相手の反論の温度や言い方を聞き取ったうえで出すタイミングや声色が効いていて、別のオペレーターが真似をしてもうまく改善につながらない。こういった属人的な成功例を現場全体に流用しようとしても、意図した結果につながらないケースは多いです。

試行錯誤の末に数字が上向かないと、努力そのものが疑わしくなることがあるものです。それは現場を見る視点を整理するタイミングが来ているサインかもしれません。一度、現場への注意の向け方や打ち手の選び方を変えてみるのも一つです。自分たちでコントロールできる取り組みに焦点を絞ることで、成果を再現できる施策につながるかもしれません。

とはいえ、どういった取り組みが効果的かを的確に判断することが難しいのも事実です。現状に課題感があるなら、外部の視点を取り入れてみるのも一手です。閉塞感を打破するきっかけになるかもしれません。